MODELE A EFFETS FIXES SUR DONNEES A DOUBLE DIMENSIONS : METHODOLOGIE

Dans une première sous partie, nous décrivons la stratégie économétrique et présentons pour cela le modèle à effet fixe, puis nous précisons les modèles que nous allons estimer en soulignant les variables explicatives qui sont au fur et à mesure considérées.

3.1- Modèle à effet fixe¹⁰⁴

Les données ont une double dimension, individus (i=1….24586) et pays (j=1….18)¹⁰⁵. Pour estimer les effets de caractéristiques individuelles sur les niveaux de confiance, nous pouvons appliquer les moindres carrés ordinaires au modèle suivant :

ij K

k

ijk k

ij x

y 



1

yij est le niveau de confiance (stratégique, personnelle ou généralisée). Le modèle comprend K variables explicatives et x_ijk sont donc les différentes caractéristiques individuelles

introduites dans le modèle. _k est l‟effet moyen de la caractéristique individuelle k sur la confiance. Enfin,  représente la constante et v_ij le terme d‟erreur aléatoire.

Nous avons supposé que c‟est principalement la perception individuelle d‟effets macro qui peut affecter les niveaux de confiance des individus, perceptions mesurables avec les données WVS à un niveau individuel. Toutefois nous ne pouvons nier que des effets macroéconomiques plus objectifs inhérents aux pays d‟origines puissent aussi influer la confiance. Il est donc nécessaire de mesurer les effets de nos caractéristiques individuelles sur

104 Pour la démonstration complète de ce modèle, voir « Econométrie des données de panel » P. Sevestre, 2002

105 La Nouvelle Zélande et L‟Italie ont été retirées de l‟analyse car non renseignées sur la totalité des indicateurs de confiance

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la confiance tout en contrôlant ses effets macroéconomiques purs liés notamment à l‟ancrage historique, politique et culturel d‟un pays mais difficilement mesurable.

Nous proposons par conséquent de mobiliser les méthodes des données à double dimensions, qui permettent de prendre en compte l‟hétérogénéité nationale inobservable dans les estimations des paramètres_k.

L‟hétérogénéité nationale inobservable peut se spécifier à travers un modèle à effet fixe ou un modèle à effet aléatoire. aléatoires u_j, et font ainsi partie du terme d‟erreur.

ij variables explicatives et les effets pays, autrement dit qu‟il n‟y ait pas de corrélation entre les caractéristiques individuelles et le pays de résidence de l‟individu. Cette hypothèse est beaucoup trop forte dans le cadre de notre étude. En effet, les niveaux d‟éducation des individus, le niveau de richesse, les croyances religieuses ou politiques sont conditionnées en partie par le pays de résidence de l‟individu. Par conséquent nous privilégions le modèle à l‟application des MCO aux données transformées (écrit en écart aux moyennes individuelles)

j

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La double dimension, pays/individus permet d‟interpréter la dispersion de la confiance à partir d‟une dimension individuelle (la confiance varie selon les individus) et une dimension pays (la confiance varie selon les pays). Ainsi par l‟utilisation de la méthode à effet fixe, nous privilégions la dimension individuelle, car nous excluons tout ce qui est attribuable aux différences entre les pays.¹⁰⁶

Pour nous assurer de la pertinence de la mobilisation d‟un modèle à effet fixe, comparé à un modèle sans facteur, lequel nécessiterait juste l‟application des MCO, nous effectuons le test de Fisher. La statistique de Fisher a pour hypothèse nulle l‟absence de différences entre les pays, et comme hypothèse alternative l‟existence d‟un effet fixe. Dans les modèles que nous estimons, l‟hypothèse nulle est à chaque fois rejetée et valide par conséquent l‟utilisation du modèle à effet fixe.

Par ailleurs, contrairement aux analyses usuelles, nous raisonnons à partir des niveaux de confiance et non à partir d‟une variable dichotomique séparant la position de confiance de la position de non confiance. La construction de ces indicateurs synthétiques a été présentée dans le chapitre 3, il s‟agit des indices normalisés par le maximum et le minimum observés sur l‟ensemble de la population, par ailleurs les variables composants l‟indice ont toutes le même poids.

3.2- Les différentes spécifications et la gestion des réponses manquantes

Nous procédons par étapes successives, en introduisant d‟abord uniquement les caractéristiques personnelles, puis nous testons tour à tour l‟engagement civique, les valeurs morales, les incivilités, la qualité des institutions, l‟homogénéité sociale et le positionnement politique. Le modèle ne doit contenir aucune fréquence manquante, de ce fait deux pays sont retirés de l‟échantillon l‟Italie et la Nouvelle-Zélande car au moins un indicateur synthétique n‟est pas renseigné pour l‟ensemble des individus, la confiance stratégique pour l‟Italie et la confiance stratégique et généralisée pour la Nouvelle-Zélande. Par ailleurs, au sein des autres pays, certains indices synthétiques ne sont pas renseignés pour quelques individus, nous appliquons dans ce cas la moyenne de cet indice calculé sur l‟échantillon total.

Pour chaque modèle spécifié nous présentons le R2. Ces R2 sont de l‟ordre de 0,40 pour la confiance stratégique et la confiance généralisée. Les variables explicatives captent en

106 Nos estimations s‟appliquent à un panel non cylindré avec le logiciel Limdep, lequel prend en compte la correction du degré de liberté dans le cas de panel non cylindré.

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moyenne 40% de la variabilité totale de la confiance stratégique et généralisée. Compte tenu de la nature de la variable à expliquer et de l‟hétérogénéité de l‟échantillon ce R2 est raisonnable. Par contre ils sont plus faibles lorsque la variable à expliquer est la confiance personnelle, de l‟ordre de 0.10. Ainsi les variables introduites dans le modèle expliquent en moyenne seulement 10% de la variabilité totale de la confiance personnelle. Beaucoup de variables inobservables déterminent la confiance personnelle, elles peuvent relever d‟expériences personnelles, des rencontres individuelles, …. Ces variables sont difficilement mesurables. Nous nous contentons donc de ce faible R2.